结论1： 有记忆信源的冗余度寓于信源符号间的相关性中。去除它们之间的相关性，使之成为或几乎成为不相关的信源，其熵将增大。 结论2： 离散无记忆信源的冗余度寓于符号概率的非均匀分布中。改变原来信源的概率分布，使之成为或接近等概分布的信源，其熵将增大。   定义5－1：设｛Zt｝是均值为0，方差为δ2的白噪声。若随机过程｛Xt｝满足： Xt=a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-p+Zt 则称｛Xt｝为p阶自回归过程。（AR过程） 定义5－2：设｛Zt｝是均值为0，方差为δ2的白噪声，若随机过程｛Xt｝满足： Xt=b0Zt+ b1Zt-1 +…+bqZt-q 则称｛Xt｝为q阶动平均过程。（MA过程） 定义5－3：过程与过程的联合即为混合模型（ARMA） Xt=a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-p+ Zt +b1Zt-1 +…+bqZt-q  ＋ + Sr(Z)   (*)  (**) Durbin迭代算法公式：